一种无监督异常行为检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，可应用于养老等领域，公开了一种无监督异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，包括：采集视频数据，并对视频数据进行抽帧处理，得到当前帧的前一帧、当前帧和当前帧的后一帧；将当前帧的前一帧和当前帧的后一帧输入至光流估计网络和插值网络，生成预测帧；将当前帧和预测帧输入至特征提取网络，分别得到当前特征和预测特征；根据当前帧、预测帧、当前特征和预测特征计算损失函数值；判断损失函数值是否达到预设阈值；若损失函数值未达到预设阈值，则判定为异常行为。本发明专利技术通过光流估计网络和插值网络，能够有效识别他人是否表现出异常的运动轨迹，从而提高了异常行为检测的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，可应用于养老等领域，特别涉及一种无监督异常行为检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、老年人群因身体机能下降、反应迟缓等因素，在户外活动中面临跌倒、碰撞、受侵害等多重风险。据统计，老年人因出行意外导致的骨折、脑外伤等健康问题发生率逐年上升，其康复周期长、医疗成本高，进一步加重了家庭与社会保险业务负担。在此背景下，如何通过技术手段提升老年人出行安全，并同步关注其健康状态，成为医疗健康与保险业务领域的重要课题。

2、近年来，增强现实(ar)技术的快速发展为老年人安全出行提供了创新解决方案。基于ar设备的安全系统，能够通过实时环境感知、动态信息叠加与智能交互，为老年人构建主动防护屏障。例如，ar眼镜可实时识别道路障碍、台阶高度等环境风险，并通过视觉提示引导避让；同时，结合惯性传感器与生理监测模块(如心率、步态分析)，可同步追踪老年人的身体状态，在检测到步态不稳或心率异常时提前预警，预防跌倒或突发性疾病的发生。这种将安全防护与健康监护深度融合的技术模式，正逐步成为智慧养老的核心方向。

3、在ar安全系统中，他本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无监督异常行为检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述采集视频数据，并对所述视频数据进行抽帧处理，得到当前帧的前一帧、当前帧和当前帧的后一帧包括：

3.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述当前帧的前一帧和所述当前帧的后一帧输入至光流估计网络，分别生成前光流估计帧和后光流估计帧包括：

4.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述当前帧的前一帧、所述当前帧的后一帧、所述前光流估计帧和所述后光流估计帧输入插值网络，生成预测帧包括：

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【技术特征摘要】

1.一种无监督异常行为检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述采集视频数据，并对所述视频数据进行抽帧处理，得到当前帧的前一帧、当前帧和当前帧的后一帧包括：

3.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述当前帧的前一帧和所述当前帧的后一帧输入至光流估计网络，分别生成前光流估计帧和后光流估计帧包括：

4.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述当前帧的前一帧、所述当前帧的后一帧、所述前光流估计帧和所述后光流估计帧输入插值网络，生成预测帧包括：

5.根据权利要求1所述的无监督异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述当前帧和所述预测帧输入至特征提取网络，分别得到当前特征和预测特征包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪振厚，王健宗，瞿晓阳，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：

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